§3-8 抽样信号的傅里叶变换与抽样定理解读

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§3.10-抽样信号的傅里叶变换

§3.10-抽样信号的傅里叶变换

1.矩形脉冲抽样
第 3

(1)抽样信号
f(t)
连 续 信 号 f t
抽样信号
fs t
o
t
p(t)
抽样脉冲
pt
o TS
t
连续:信f号 t
抽样脉冲 : p序 t 列
fS(t)
抽样 : fst信 ftp 号 t o TS
t
X
频谱关系 连续:信 ft号 ;
第 4 页
f t F ( m m )
抽样脉冲:序 pt列 pt P,
限带
信号
抽样:信 fst号
fst F s
fstftpt Fs21πFP
•越小,越能反刻 映之 离, 值 散从 时信号传输, 角
更关f心 st中有无 ft的全部信息,必 fst须 的考 频虑
谱结构。
X

抽样信号的频谱结构
5 页
F sF ftpt2 1 πF P
pt P2πP nns n
Ts
o m
事 业 单 位 人员 进行2017年 度 个人的 意义在 于使事 业单位 人员不 断提升 自身的 政 治 素 养 、 业务水 平和综 合能力 。以下 是小编 为大家 精心整 理的事 业单位 人员 2017年 度 , 欢 迎 大 家阅读 。 事 业 单 位 人员 2017年 度个人 工作总 结一在 局领导 和 部 门 领 导 的正确 带领下 ,与同 事们的 齐心协 力、共 同努力 、大力 支持与 密切配 合 下 , 使 我 的工作 取得了 一定的 成绩。 对于不 利于团 结的话 不说, 不力于 工作的 事 不 做 , 对 于违法 的事坚 决不干 。现将 一年来 的工作 总结如 下: 一 、 学 习方 面 深 入 学 习科 学发展 观,并 且认真 学习邓 小平理 论和三 个代表 重要思 想、中 央 新 疆 工 作 座谈会 精神, 全面提 高了自 己的思 想道德 素质和 科学文 化素质 ;全心全 意 为 局 里 的 大事小 事服务 、处处 事事以 集体利 益为重 ,增强 了责任 感和自 觉性。 在 工 作 中 , 通过学 习和实 践科学 发展观 ,以及 相关业 务知识 ,不断 提高自 己的综 合 素质。 二 、工作 方面 1、电 话方面 :对待 上级部 门的来 电,问 清什么 事, 什 么 要 求 , 及时向 领导汇 报。对 待北京 的来电 ,问清 什么事 ,都是 让他们 通过

抽样信号的傅里叶变换与序列的傅里叶变换探讨

抽样信号的傅里叶变换与序列的傅里叶变换探讨


要 : 抽样 信 号 的傅 里 叶 变换 与序 列 的傅 里 叶 变 换二 者之 间 的 关 系进 行 了探 讨 。 对
关 键 词 : 里 叶 变换 ; 样 信 号 ; 列 傅 抽 序 中 图分 类 号 : N l . T 91 7 文 献标 识 码 : A 中 文 章 编 号 :0 8 7 5 (0 2 0 — 1 7 0 10 — 3 4 2 1 }1 0 6 — 2
’●1

D  ̄ [ ( ) ( ) T xn ] =
n : ∞
( )e ( ) n・ 1
讨 设 )为连 续 时间 信号 , t为周 期 性抽 样 脉 冲信 ft ( P()
号 。 进 行 理 论 分 析 的 时 候 , 常选 定 周 期 冲 激 信 号 8() 在 通 ,t 作 为 P() 此 处 ,r ) 8 tn , 整 数 (= , l 2 t( 8( = t ( )n取 — n 0± , , ±
熊文 杰 王 勉 z 邝 先 飞 。
(. 山 师范 学 院 物理 与 电子 工程 系 , 东 1 韩 广 潮州 5 14 ;. 西 现 代 职业 技 术 学 院 , 2 0 12 江 江西 304 ) 30 5 南昌 30 9 ;. 西农 业 大 3 0 53江 学理学院 . 江西 南 昌
1 离 散 时 间信 号 一 序 列
(: ∑F 一 ) ( (n 2 ) 孕 J 1 )
n ∞ 1
式() 31 2为 .O节 中给出的(一 O ) 。显然 , 3 l 2式 不能 直观
地 看 出式 ( 与 式 () 间 有什 么联 系 。 1 ) 2 之
4 二 者 之 间的 联 系
利 用傅里 叶变换 的定义 , 激抽样信 号 冲

奈奎斯特采样定律和傅里叶变换通俗易懂

奈奎斯特采样定律和傅里叶变换通俗易懂

奈奎斯特采样定律和傅里叶变换是数字信号处理中非常重要的概念,对于理解信号处理、通信等领域具有深远的影响。

本文将以从简到繁的方式来解释这两个概念,以便读者更深入地理解。

一、奈奎斯特采样定律奈奎斯特采样定律是数字信号处理中的基本原理之一,它指出:对于一个带限信号,如果要使原始信号通过采样得到的离散信号完全保留原始信息,就需要进行足够高的采样频率。

也就是说,采样频率至少要是信号带宽的两倍。

这个原理在通信领域和信号处理领域都有广泛的应用。

举个例子,当我们用手机拍摄视频时,摄像头会以一定的频率对图像进行采样,而奈奎斯特采样定律保证了我们观看视频时不会出现明显的失真和模糊。

在实际应用中,奈奎斯特采样定律的重要性不言而喻。

举个例子,如果我们需要对一个模拟音频信号进行数字化处理,那么就需要按照一定的采样频率进行采样,以充分保留音频信号的信息。

如果采样频率不满足奈奎斯特采样定律,就会导致采样失真,从而影响信号的质量。

二、傅里叶变换而傅里叶变换则是另一个重要概念,它能够将一个复杂的信号分解成简单的正弦和余弦函数。

通过傅里叶变换,我们可以更清晰地理解信号的频谱特性,从而在频域上对信号进行分析和处理。

傅里叶变换的重要性在于,它为我们提供了一种全新的分析信号的工具。

通过将信号从时域转换到频域,我们可以更加直观地认识信号,从而更深入地理解信号的特性和规律。

在通信领域和信号处理领域,傅里叶变换被广泛应用于信号滤波、频谱分析等方面。

三、个人观点与理解奈奎斯特采样定律和傅里叶变换是数字信号处理中的基础概念,对于理解信号的采样和分析具有重要意义。

在我的理解中,奈奎斯特采样定律告诉我们,在进行信号采样时,要尽量满足一定的采样频率,以保证采样后的信号能够准确地还原原始信号。

而傅里叶变换则为我们提供了一种更直观、更深入地认识信号的方法,通过傅里叶变换,我们能够将信号的频域特性展现在我们面前,从而更好地进行信号分析和处理。

总结而言,奈奎斯特采样定律和傅里叶变换是数字信号处理中不可或缺的两个概念,它们深刻影响着通信、音频处理等领域。

抽样定理

抽样定理

k
5 非周期信号的频域分析 p 10
信号抽样的理论推导
若连续信号x(t)的频谱为X(j ),离散序列
x[k] 频谱为 X(ejW),且存在
x[k] x(t) t kT
则有
X
(e jW )
1 T
X
n
(
j(
nsam )
)
(W T )
信号时域的离散化导致其频域的周期化
其中: T 为抽样间隔,sam=2p /T为抽样角频率
Байду номын сангаас
若件带下限,信信号号xx((tt))的 可最以高用角等频间北大19率隔3达学4为T克获年的ω塔得在抽m大物A,T样学理&则值学学T在公习博唯司满士。一工学1足表9作1位一7示,年。定.后在19条转耶17鲁~入
Bell电话实验室工作。
抽样间隔T需满足:
1927年,Nyquist确定了对某一
T π / m 1/(带且2宽在f m的抽)有样限率时达间到连一续定信数号值进时,行根抽据样,
h(t)
x(t)
抗混
x1(t)
低通滤波器
X ( j) 1
H ( j)
1
X1( j) 1
0
m
5 非周期信号的频域分析 p 19
0 m m
0 m
抽样定理的工程应用
✓ 混叠误差与截断误差比较
X(ejW)
...
1 T
sam
m
0 m
X (e jW )
1
...
T
5
非周期信号的频域分sa析m
m
p 20
0 m
解: 根据信号时域与频域的对应关系及抽样定理得: 对信号x(2t)抽样时,最小抽样频率为 4fm(Hz); 对x(t)*x(2t)抽样时,最小抽样频率为 2fm(Hz); 对x(t)x(2t)抽样时,最小抽样频率为 6fm(Hz)。

抽样定理

抽样定理

抽样定理定义:在一个频带限制在(0,f h)内的时间连续信号f(t),如果以1/2 f h的时间间隔对它进行抽样,那么根据这些抽样值就能完全恢复原信号。

或者说,如果一个连续信号f(t)的频谱中最高频率不超过f h,当抽样频率f S≥2 f h时,抽样后的信号就包含原连续的全部信息。

抽样定理在实际应用中应注意在抽样前后模拟信号进行滤波,把高于二分之一抽样频率的频率滤掉。

这是抽样中必不可少的步骤。

07年的抽样定理:设时间连续信号f(t),其最高截止频率为f m ,如果用时间间隔为T<=1/2f m的开关信号对f(t)进行抽样时,则f(t)就可被样值信号唯一地表示。

什么是A/D转换和D/A转换?什么是A/D转换和D/A转换?一。

什么是a/d.d/a转换:随着数字技术,特别是信息技术的飞速发展与普及,在现代控制。

通信及检测等领域,为了提高系统的性能指标,对信号的处理广泛采用了数字计算机技术。

由于系统的实际对象往往都是一些模拟量(如温度。

压力。

位移。

图像等),要使计算机或数字仪表能识别。

处理这些信号,必须首先将这些模拟信号转换成数字信号;而经计算机分析。

处理后输出的数字量也往往需要将其转换为相应模拟信号才能为执行机构所接受。

这样,就需要一种能在模拟信号与数字信号之间起桥梁作用的电路-模数和数模转换器。

将模拟信号转换成数字信号的电路,称为模数转换器(简称a/d转换器或adc,analog to digital converter);将数字信号转换为模拟信号的电路称为数模转换器(简称d/a转换器或dac,digital to analog converter);a/d转换器和d/a转换器已成为信息系统中不可缺俚慕涌诘缏贰?br>为确保系统处理结果的精确度,a/d转换器和d/a转换器必须具有足够的转换精度;如果要实现快速变化信号的实时控制与检测,a/d与d/a转换器还要求具有较高的转换速度。

转换精度与转换速度是衡量a/d与d/a转换器的重要技术指标。

信号抽样与抽样定理

信号抽样与抽样定理

(1)信号在时域周期化,周期为 T ,则频谱离散化,
抽样间隔为 ω0=2π/T。 (2)信号在时域抽样,抽样间隔为 TS ,则频谱周期化,
重复周期为 ωS=2π/TS 。
四、频域抽样与频域抽样定理
矩形单脉冲信号的频谱 F ( ) E Sa 0
2
m0 Sa 2 m

( ns m0 )
四、频域抽样与频域抽样定理
f 0 t
E
F0 ( )
E

2

0
a
E
2
t
2

0
2
f1 t
b


F1
E 0
T 0
2
T
c
E
2
t
2

0
2
d


f s t
E 0 Ts
T
Fs
二、时域抽样定理
时域抽样定理:一个频谱受限的信号 f (t) ,如果频谱只占据 , m m
的范围,则信号 f (t)可以用等间隔的抽样值
样间隔 Ts 不大于 2f
1
m
f (nTs ) 唯一地表示,只要抽
,其中 f m为信号的最高频率,
或者说,抽样频率 f s 满足条件
通常把满足抽样定理要求的最低抽样频率 f s 2 f m 称为奈奎斯特频率, 1 1 把最大允许的抽样间隔 Ts 称为奈奎斯特间隔 。 fs 2 fm
如何从抽样信号中恢复原连续信号,以及在什么条件下才可以无失
真地由抽样信号恢复原连续信号。著名的抽样定理对此作了明确而精 辟的回答。
抽样定理在通信系统、信息传输理论、数字信号处理等方面占有十 分重要的地位,该定理在连续时间信号与系统和离散时间信号与系统、 数字信号与系统之间架起了一座桥梁。该定理从理论上回答了为什么 可以用数字信号处理手段解决连续时间信号与系统问题。

实验四:抽样定理

实验四:抽样定理

−∞
显然,已抽样信号 xs(t) 也是一个冲激串,只是这个冲激串的冲激强度被 x(nTs) 加权了。 从频域上来看,p(t) 的频谱也是冲激序列,且为:

∑ F{ p(t)} = ωs δ (ω − nωs )
4.4
−∞
根据傅里叶变换的频域卷积定理,时域两个信号相乘,对应的积的傅里叶变换等于这两 个信号的傅里叶变换之间的卷积。所以,已抽样信号 xs(t)的傅里叶变换为:

p(t) = ∑δ (t − nTs )
4.1
−∞
由图可见,模拟信号 x(t)经抽样后,得到已抽样信号(Sampled Signal)xs(t),且:
xs (t) = x(t) p(t)
4.2
将 p(t)的数学表达式代入上式得到:

∑ xs (t) = x(nTs )δ (t − nTs )
4.3
反之如果抽样频率小于信号带宽的2太近所以必将造成频谱之间的混叠在这种情况下是无论如何也无法恢复出原来的连续时间信号时将原连续时间信号xt抽样而得到的离散时间序列xn可以唯一地代表原连续时间信号或者说原连续时间信号xt可以完全由xn唯一地恢复
实验四:抽样定理
一、实验目的
1、理解信号的抽样及抽样定理以及抽样信号的频谱分析。 2、掌握和理解信号抽样以及信号重建的原理。
H ( jω) T
ω
−ωc
ωc
h(t) T ωc π
t
图 4.7 理想低通滤波器的幅度频率响应和单位冲激响应
范例程序程序 Program4_2 就是根据这个内插公式来重构原始信号。本程序已经做了较 为详细的注释,请结合教材中的内插公式仔细阅读本程序,然后执行,以掌握和理解信号重
建的基本原理。范例程序 Program4_2 如下。

抽样定理简介

抽样定理简介

出在一根模拟传输线上传输信号时,当抽样率大于一定值后, 可以近乎无失真地还原信号。
Kotelnikov(科捷利尼科夫)第一个证明了低通信号和带通信 号的抽样定理。
H.Raabe在博士论文中阐述了抽样定理,后被Bennet引用
1948年
Shanno(香农)引用了Bennet论文,并总结,从而被广泛接 受。同期的Someya(日本人)在《信号传输》中阐述了抽样 定理,所有也叫Someya抽样定理。
物联网技术基础知识系列 ——抽样定理简介
Dr. SHEN
连续信号的抽样定理
模拟 信号
A/D D/A
数字 信号
问题1
采样(抽样):将连续信号转换为离散信号,便于采 用数字系统进行处理.连续信号被取样后,是否保 留了原信号的所有信息?即在什么条件下,可以从 取样的信号还原出原始信号?
函数插值重建
采样信号
冲激函数序列在实际中无法取得,实际中,采用周期 脉冲抽样,其抽样结果为
fs (t) f (t) PTs (t)
下面分析 fs (t) 中是否包含 f (t) 的全部信息
PTs
(t)
2
Ts
n
Sa
ns
2
(
ns )
F[
fs (t)]
1
2
F
f
(t) F PTs
(t)
F[
fs (t)]
1
2
F (





Ts

s

s
期 重



信号恢复
fs (t)
fs (t) 理想低通 f (t)
滤波器h(t)
f (t)

抽样定理

抽样定理

抽样定理词义就是对时间连续的信号隔一定的时间间隔T抽取一个瞬时幅度值分类时域抽样定理、频域抽样定理基本定义所谓抽样,就是对时间连续的信号隔一定的时间间隔T 抽取一个瞬时幅度值(样值),抽样是由抽样门完成的。

在一个频带限制在(0,f h)内的时间连续信号f(t),如果以小于等于1/(2 f h)的时间间隔对它进行抽样,那么根据这些抽样值就能完全恢复原信号。

或者说,如果一个连续信号f(t)的频谱中最高频率不超过f h,这种信号必定是个周期性的信号,当抽样频率f S≥2 f h时,抽样后的信号就包含原连续信号的全部信息,而不会有信息丢失,当需要时,可以根据这些抽样信号的样本来还原原来的连续信号。

根据这一特性,可以完成信号的模-数转换和数-模转换过程。

意义介绍抽样定理指出,由样值序列无失真恢复原信号的条件是f S≥2 f h ,为了满足抽样定理,要求模拟信号的频谱限制在0~f h之内(fh为模拟信号的最高频率)。

为此,在抽样之前,先设置一个前置低通滤波器,将模拟信号的带宽限制在fh以下,如果前置低通滤波器特性不良或者抽样频率过低都会产生噪声。

例如,话音信号的最高频率限制在3400HZ,这时满足抽样定理的最低的抽样频率应为fS=6800HZ,为了留有一定的防卫带,CCITT规定话音信号的抽样率fS=8000HZ,这样就留出了8000-6800=1200HZ作为滤波器的防卫带。

应当指出,抽样频率fS不是越高越好,太高时,将会降低信道的利用率(因为随着fS升高,数据传输速率也增大,则数字信号的带宽变宽,导致信道利用率降低。

)所以只要能满足fS≥2f h,并有一定频带的防卫带即可。

以上讨论的抽样定理实际上是对低通信号的情况而言的,设模拟信号的频率范围为f0~fh,带宽B=fh - f0.如果f0<B,称之为低通型信号,例如,话音信号就是低通型信号的,弱f0>B,则称之为带通信号,载波12路群信号(频率范围为60~108KHZ)就属于带通型信号。

抽样信号与抽样定理

抽样信号与抽样定理

(2)通过冲激抽样的方法在数字信号处理中有着广泛的应用。 (点抽样;均匀抽样)
2)冲激抽样
若抽样脉冲是冲激序列,此时称为“冲激抽样” 或“理想抽样”。设Ts为抽样间隔,则抽样脉冲为
p ( t ) ( t ) ( t nT T s)

由于T(t)的傅立叶系数为: T s 1 2 1 jn t w s P ( t ) e dt T n T s T T s s 2 所以冲激抽样信号的频谱为:
m

n
fs(t)
Fs(w)
t Ts
h(t)
H(w) 卷积 1
wm ws
相乘 wc
Ts f(t)
F(w)
Ts
wm
由抽样信号恢复原连续信号

取主频带 F() :F () F () H () s 时域卷积定理:
n


fs( t) f( nT ( t nT s) s)
1 F w ) F ( w nw s( s) T s
上式表明:由于冲激序列的傅立叶系数Pn为常数, 所以F(w)是以ws为周期等幅地重复,如下图所示:
F(w) Fs(w) 1/Ts
-wm
wm
w
-ws
ws
w
抽样前信号频谱
抽样后信号频谱
下面对矩形脉冲抽样和冲激抽样进行比较和 小结:
* 抽样率的选择 s m m
s 2 m
结语:抽样率必须选得大于信号频谱最高频率的两倍。
若 0时 矩 形 脉 冲 冲 激 信 号
表示为一系列的冲激函 数:
(1)如果抽样脉冲宽度与系统中各时间常数相比十分小的时 候,这个冲激函数的假定将是一个很好的近似,它将使分 析简化。

信号与系统第3章 傅里叶变换

信号与系统第3章  傅里叶变换

P
f
2 (t) 1 T1
t0 T1 t0
f
2 (t)d t
a0 2
1 2
n1
(an
2
bn 2 )
2
Fn _____ 帕塞瓦尔定理
n
结论:周期信号的平均功率等于傅里叶级数展开 式中基波分量及各谐波分量有效值的平方 和,即时域和频域的能量守恒。
五. 周期信f号(t)的频c0 谱 (c三n c角os函(n数1t形 式n )) n1
(1) 偶函数 f (t) f (t)
4
an T1
T1
2 0
f (t) cos(n1t)dt
Fn
Fn
an 2
bn 0
傅里叶级数中不会含有正弦项, 只可能含有直流项和余弦项。
(2) 奇函数 f (t) f (t)
a0 0 , an 0
bn
4 T1
T1
2 0
f (t) sin(n1t)d t
e j n1t
T1 n 2
画频谱图:
c0
a0
E
T1
an
2E
T1
Sa
n1
2
, n
1,2,
cn an
1)令 m
2

2
m
即在
2
m,m为整数处有零点。
2)
2
2
T1
T1
零点间谱线个数
3) c n值为正,相位为0,值为负,相位为π
4)谱线间隔为 1 带宽
2
T1
,第一个过零点带宽定义为信号的
1 3
s in31t
1 4
sin41t
E
1 n1

抽样信号与抽样定理

抽样信号与抽样定理

? b0 a0
离散系统的转移算子
r(k ) ? H ( S )e(k )
例2:画出下面差分方程的模拟图
y(k ? 2) ? a1 y(k ? 1) ? a2 y(k) ? b2e(k ? 2) ? b1e(k ? 1) ? b0e(k)
分析:
H (s) ?
y(k ) ? e(k )
b2 S 2 ? b1S ? b0 S 2 ? a1S ? a0
0
FT
Fs (? )
1
Ts
t
??
0
?
特点:理想抽样后的频谱,是将连续信号的频谱进行周 期延拓,延拓的周期是采样频率
三 香农抽样定理
设f(t)是一个带限信号,在|? |> ? m时,F(j? )=0。如果抽 样频率? s>2 ? m ,其中? s =2? /Ts , 那f(t) 就唯一地由其样 本 fs(t)所确定。
差分方程阶数:差分方程的阶定义为响应最大移序与最小移 序之差;
初始条件:解差分方程也必须有初始条件,初始条件的个 数必须等于差分方程的阶数;
线性时不变系统:与连续时间系统中的结论相似,可以用一 个常系数差分方程描述。
数值解:因为差分方程可以很方便地用计算机求其数 值解,所以很多微分方程可以近似为差分方程 求近似数值解。
分析:假设y(k)代表第k个月兔子的总对数,则:
? 老兔子
y(k
?
? 老兔子
2)? ?
新生儿
y(k
?
1)? ?
新生儿
y(k )
解:y(k+2)=y(k)+y(k+1)
y(k+2)-y(k+1)- y(k)=0 y(k)-y(k-1)- y(k-2)=0

抽样信号的傅立叶变换

抽样信号的傅立叶变换
42
❖ 第二步,用自适应噪声抵消方法从ECG 信号中消除较强的低频干扰。
Yeldman 等人的研究表明,仅仅运用自适 应噪声抵消方法而又没有任何预处理滤 波器,要消除所有ECG信号干扰是不可 能的。
43
一种基于LMS算法的数字式 自适应滤波器
44
特点
❖ 因为同时存在两个不同的干扰,所以采用双参考信 道
(5)
25
应用上述五点结论推导权系数更新表达式 应用(1)结论有: 再应用(2)(3)(4)(5)结论,有
26
❖ 由此可见,当迭代次数无限增加时,权
系数向量的数学期望值可收敛至Wiener
解,其条件是对角阵
的所有对
角元素均小于1,即
❖或
27
基本LMS自适应算法 (软件实现)
28
LMS自适应滤波器(硬件实现)
或其统计特性是随时间变化的.
因此,用维纳或卡尔曼滤波器实现不了最优滤波. 在此情况下,自适应滤波能够提供优良的滤波性能。
3
引言
自适应滤波概念
利用前一时刻已获得的滤波器参数等 结果,自动地调节(更新)现时刻的滤波 器参数,以适应信号和噪声未知的统计特 性,或者随时间变化的统计特性,从而实 现最优滤波。
29
第二节 自适应噪声抵消器
❖ 自适应噪声抵消的目的是:
主信号由有用信号和背景噪声组成;
去除主信号中的背景噪声;
背景噪声与参考信号中的噪声相关;
因此,自适应噪声抵消技术主要依赖于从主信号 和噪声中获取参考信号。
30
8.2.1 自适应噪声抵消原理
最佳噪声抵消器
❖ 其中 ❖ 估计误差 e (n)
31
低通滤波器。采用LMS算法。
64

2.8抽样信号的傅里叶变换

2.8抽样信号的傅里叶变换

一.抽样
从连续信号到离散信号的桥梁, 从连续信号到离散信号的桥梁,也是对信号进行 桥梁 数字处理的第一个环节 的第一个环节。 数字处理的第一个环节。 抽样原理图: 抽样原理图:
f (t)
1 页
fs (t)
A/ D
量 编 化 码
p(t)
f (n)
数 字 滤 器 波
g(n)
D/ A
g(t)
周期 信号
fs (t) ↔F (ω) 与 (ω)的 系 F 关 s 需 决 问 : 解 的 题 由 否 复 fs ( t) 能 恢 f ( t)
p( t ) ↔P(ω) = 2 ∑Pδ (ω−n s ) π ω n
ωτ n S 谱 数 n p( t)的 系 P = Sa T 2 s ∞ ωτ τ n S ∴P(ω) = 2 ∑ Sa π ω δ (ω−n s ) τ
n=−∞ s

n=−∞
T
2
nωSτ ∴F (ω) = ∑Sa F(ω) ∗δ(ω −nωs ) s T n=−∞ 2 s τ ∞ nωSτ = ∑Sa F(ω −nωs ) T n=−∞ 2 s
o p(t)
t
o −ωm ωm
P(ω) E S τω 2 π
ω
E
τ o TS
fS(t)
t 相 乘 卷 积
−ωSo ωS
τ
ω
FS (ω) E τ T S
o T S
t
−ωS
oωm ω S
ω
X

频谱结构的数学表示
F (ω) = F f ( t) ⋅ p( t ) = s

8 页
1 F(ω) ∗P(ω) 2 π

信号抽样定理

信号抽样定理

m m
频域
fs (t) fs (t) f (t) 理想低通滤波器 f (t)
o Ts
t
o
t
Fs (j ) Fs (j )
×
H(j ) H(j ) Ts

F(j ) F(j ) A
A Ts

- m o
m


- m o
m

- m o
m

时域 利用傅里叶变换的对称性质,有
s 2m;
m c s c 可取 = ms /2
•不满足抽样定理时产生频率混叠现象
f (t )
1 Ts
Fs ( j )
0
0
Ts
t
m
1 Ts
m Fs ( j )

f (t )
0
2m
Ts

0
1 Fs ( j ) Ts


t

0


信号的恢复
由样值函数fs(t)及其频谱Fs(jω)图形可知,样值函数fs(t)经过
带限信号即频带有限的信号,其最高频率为fm, 最高角频率ωm=2πfm,即当|ω|>ωm时,F(jω)=0。
f (t )
1
F ( j )
0
t
m0 m

抽样定理的证明:
f (t )
FT
1
F ( j )
相 乘
0
t
(1) Ts (t )
0
m0 m

卷 积
s
FT
( s )
s ( )
f s (t )
Fs ( j )
0
Ts c

3.2抽样信号的傅里叶变换及抽样定理

3.2抽样信号的傅里叶变换及抽样定理

设:
F (ω ) = F [ f (t )]
(−ωm < ω < ωm )
(连续信号 连续信号) 连续信号 (抽样脉冲 抽样脉冲) 抽样脉冲 (抽样信号 抽样信号) 抽样信号 p(t)是周 期信号
P ( ω ) = F [ p ( t )]
Fs (ω ) = F [ f s ( t )]
满足: 满足: f s ( t ) = f ( t ) p ( t )
T 1
t
卷 积
− ω1 0 ω1
ω
− T -tm 0 tm T 1 1
t
抽样定理
时域抽样定理

• 频域抽样定理
1、时域抽样定理
惟一地表示。 的范围, 惟一地表示。 的范围,则信号f (t )可用等间隔的抽样值来 1 1 T (ωm = 2π fm ), 其抽样间隔必须不大于 ,即 s ≤ 2 fm 2 fm 或者说最低抽样率为 2 fm。
2.理想抽样(周期单位冲激抽样)
f ( t ) ↔ F (ω ) (−ωm < ω < ωm )
p ( t ) ↔ P (ω )
fs ( t ) ↔ Fs (ω )
p(t ) = δ T (t ) =
n =−∞
∑ δ (t − nT ) ↔ ωs ∑ δ (ω − nωs )
s


n =−∞
f s (t ) = f (t )δ T (t )
根据时域卷积定理
f1(t ) = F−1[F (ω)] = f (t ) ∗δT(t ) = f (t ) ∗ 1 =
∑δ (t − nT1) ω1 n=−∞
1

∑ f (t − nT1) ω1 n=−∞

§3-8抽样信号的傅里叶变换与抽样定理

§3-8抽样信号的傅里叶变换与抽样定理
带通抽样信号是指采样频率小于信号最高频率的两倍但大于信号带宽的 两倍时得到的抽样信号,此时需要采用特定的重建滤波器才能恢复出原 始连续时间信号。
抽样信号的应用场景
抽样信号在数字信号处理中占有重要 地位,广泛应用于音频、视频、通信 等领域。
在视频处理中,通过对模拟视频信号 进行抽样和量化,可以将其转换为数 字视频信号,实现高清、无损的视频 传输和显示。
• 信号必须是带限的:即信号中不包含超过某一特定频率的成分。如果信号不是带限的,那么抽样后可能会导致 混叠现象,即高频成分被错误地识别为低频成分。
• 抽样过程必须是等间隔的:即每次抽样的时间间隔必须相等。如果抽样间隔不相等,那么恢复出的信号可能会 出现失真。
• 恢复滤波器必须是理想的:在实际应用中,由于滤波器的非理想特性,可能会导致恢复出的信号与原始信号存 在一定误差。因此,在设计抽样系统时需要考虑滤波器的性能及其对信号恢复的影响。
目的
通过实验掌握抽样信号的傅里叶变换 及抽样定理的基本原理和实现方法。
要求
能够熟练搭建抽样信号的实验系统, 正确设置实验参数,准确测量和分析 实验结果。
实验环境和设备
环境
实验室应具备良好的电磁屏蔽和接地措 施,避免外部干扰对实验结果的影响。
VS
设备
示波器、信号发生器、频谱分析仪等实验 设备,以及用于数据处理的计算机和相关 软件。
实验步骤和结果分析
01
步骤
02
1. 搭建抽样信号的实验系统,包括信号发生器、抽样电路和示
波器等。
2. 设置信号发生器的输出频率和幅度,产生原始信号。
03
实验步骤和结果分析
3. 通过抽样电路对原 始信号进行抽样,得 到抽样信号。
5. 使用频谱分析仪分 析抽样信号的频谱特 性。

§3-8 抽样信号的傅里叶变换与抽样定理

§3-8 抽样信号的傅里叶变换与抽样定理

Re{X ( j)}e jt d 2e t

试求:x(t)。
八、设y(t)=x(t)cost,且已知Y(jΩ)=u(Ω+2)-u(Ω-2),试求:x(t)。
九、设y(t)=2x1(t).x2(t),且已知: x1 (t )
1 Sa[ (t 1)] 2 2

3 3 x2 (t ) Sa[ (t 1)] 试求下列各式: y(t )e jt dt , y (t ) Sa(t ) 2 2
2c c Sa(ct ) Sa ( c t ) s
0
c
t
11
X ( j) X s ( j) H ( j)
根据卷积定理
X s ( j)
1 T
s m0 m s
2s

x(t ) xs (t ) h(t )
[ x(nT )(t nT )]
x(nT )Sa[

c
(t nT )]
12
动态演示
xs (t )
1 T
X s ( j)
T 0
T 2T
t
s m0 m s
2s

T
c
c
h(t )
T
c
H ( j)
0
t
c 0
c

xs (t )
1
X ( j )
T 0
T 2T
t
m
X ( j) 0 , m
f s 2 f m ( s 2m )
8
x(t )
X ( j )
0
t
m
m


T (t )

三章傅里叶变换

三章傅里叶变换

r
n 1
cr
g
r
(t
))
2
]dt
ci
f t2
t1 t2
t1
(t)gi (t)dt gi2 (t)dt
1 Ki
t2 t1
f
(t)gi (t)dt
在最佳近似条件下给定项数的 2 :
2
1 [
t2 t1
t2 t1
f
2 (t)dt
n
cr 2Kr ]
r 1
归一化正交函数集:
t2 t1
g
2 i
[cos(1t )
4
3
cos(21t )
4
15
cos(41t )
...]
E
2E
n1
1 (n2 1)
cos( n
2
) cos(n1t)
其中1
2
T1
频谱只含有直流,基波和偶次谐波频率分量.
谐波幅度以
1 n2
规律收敛.
周期全波余弦信号
E f (t)
T 0 T
t
2
f (t) E | cos(0t) |
函数旳对称性与傅里叶 系数旳关系
(1)偶函数 : f (t) f (t)
系数为: an
4 T1
T1 2
0
f (t) cos n1tdt
bn 0
信号分解为f (t) a0 an cos n1t n1
(2)奇函数 : f (t) f (t)
系数为: an a0 0
4
bn T1
T1 2
x(t)gi (t)dt
0
(i为任意正整数)
则此函数集成为完备正交函数集.
{1, cos1t, sin 1t, cos 21t, sin 21t,...,
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3 3 x2 (t ) Sa[ (t 1)] 试求下列各式: y(t )e jt dt , y (t ) Sa(t ) 2 2
sin t 十、试利用傅里叶变换,证明: dt t

十一、已知:x(t ) Sa(ct ) cos0t ,使其通过如下带通滤波器,求其输出y(t)。
x(nT )Sa[

c
(t nT )]
12
动态演示
xs (t )
1 T
X s ( j)
t
T 0
T 2T
s m0 m s
2s

T
c
c
h(t )
T
c
H ( j)
0
t
c 0
c

xs (t )
1
X ( j )
T 0
T 2T
t
m
1 T
X s ( j)
t
T 0
T 2T
s
0
s
2s

4
三、自然抽样
上述开关函数s(t)若是周期性矩形脉冲,抽样称为自然抽样。 于是,信号抽样的图形如下:
x(t )
X ( j )
0
t
0
S ( j)

(s )
s (t )
1

3T 2T T
T
2T
3T
t
s
T
s
X s ( j)
§3-8 抽样信号的傅里叶变换与抽样定理
一、抽样信号
抽 样 保 持 量 化 编 码 解 滤


A/D
x(t )
D/A
s (t )
xs (t )
0
t
s (t )
1
x(t )
xs (t )
3T 2T T

0
T
2T
3T
t
3T 2T T
T
2T
3T
t
1
这里“抽样”的实现可以描述为
x(t )
s X ( j) Sa(k s )( k s ) 2 2 k
T
Sa(k s ) X [ j ( k s )] 2 k

6
四、抽样定理
x(2T )
x(T ) x(3T )
x(0)
x(2T )
2T
T T
x(T )
n

H ( j)
T

2c Sa(ct ) s
c 0
c


n

x(nT )(t nT )

2c Sa(ct ) s
X ( j )
1
2c s
m
c
m

n
x(nT )Sa[ (t nT )]
x(t )
n
若Ωs=2Ωc =2Ωm ,
ℱ {T (t )}
T
0
T
2T
t
2s s
s 2s

xs (t )
1 T
X s ( j)
t
T
0
T
2T
动态演示
2s m m 2s s
4s

10
当满足抽样定理时,让抽样信号通过截止频率为Ωc的理想低通 滤波器(Ωm<Ωc<Ωs-Ωm),就可以恢复原信号。
2s

xs (t )
n
x(nT )(t nT )

1 X s ( j) T
k
X [ j ( k )]
s

9
如果不满足抽样定理,此时
x(t )
fs 2 fm
( s 2m )
X ( j )
1
0
t
m
m

T (t )
(1)
( s )
2c c Sa(ct ) Sa ( c t ) s
0
c
t
11
X ( j) X s ( j) H ( j)
根据卷积定理
X s ( j)
1 T
s m0 m s
2s

x(t ) xs (t ) h(t )
[ x(nT )(t nT )]
Байду номын сангаас
n
(t nT )


n
x(nT )(t nT )
由傅里叶变换的频域卷积定理,抽样信号的傅里叶变换为
1 xs (t ) X s ( j) X ( j) s ( k s ) 2 k FT
( s
2 ) T
写出指数形式和三角形式的傅里叶级数展开式,并画出双边与单边频谱图。 二、已知
x(t ) 2 cos(
n 三、设系统的频率响应:H ( j) 4Sa(4) ,已知: x(t ) [2 (1) u (t 4n)] 1
试求系统响应y(t)。 四、两系统对输入ej5t的响应分别是ej5(t-1)与cos5t,试问哪个系统是非线性的? 五、一RL电路如图,输入为电流源is(t),输出是电感中
3
s 1 X s ( j) X ( j) ( k s ) 2 T k
k
X [ j ( k
X ( j )

s
)]
x(t )
0
t
0

ℱ {T (t )}
T (t )
(1)
( s )
T 2T
T 0
t
s
0
s
2s

xs (t )
┌╮┐┌─┐ ╭─┐ ┌╮┐┌─┐ ╭─┐ ┌┼┼│ │ │ ┌┼┼│ │ │ ┌││└╮╯┌─┼──┐┌││└╮╯┌─┼──┐ ╰╰┴└╰┘ │ │╰╰┴└╰┘ │ │ └──┼─┐ │ │└──┼─┐ │ │ └──╯└╯└─╯ └╯└──╯└╯└─╯ └╯。
练习:P95(5),P90例题35, P94例题38
X ( j) 0 , m
f s 2 f m ( s 2m )
8
x(t )
X ( j )
0
t
m
m


T (t )
(1)

ℱ {T (t )}
( s )
T 2T
T 0
t
s
0
s
2s

xs (t )
1 T
X s ( j)
t
T 0
T 2T
s m0 m s
x(t )
s(t )

xs (t )
H ( j)
x(t )
H ( j)
T
c 0 c
n
(t nT )
理想低通滤波器的频率响应和单位 冲激响应为:

H ( j) T [u( c ) u( c )]
h(t ) T
T
c
c
h(t )
is (t ) io (t )
1H
的电流io(t),试:列出电路的输入输出方程,求出其
频率响应,若输入x(t)=cost,求输出的时间函数。 六、周期性三角脉冲如图所示,试求其傅里叶级数展开式。
1
E
T T 2
x(t )
T 2
15 T
t
七、设一实值因果信号x(t)的傅里叶变换为X(jΩ),已知:
xs (t )
s(t )
xs (t ) x(t ) s(t )
信号s(t)称为开关信号。上式关系可以用右图表示。
根据开关信号的不同,可以产生不同的抽样信号。这里只介绍 两种常见的抽样信号:理想抽样与自然抽样。 理想抽样是不能实现的,但它在说明抽样定理时,有重要的理 论价值,我们会经常用到它。 自然抽样是一种现实的抽样,它不仅有理论价值,还有实用价 值。
H ( j)
1
(设Ω0>>Ωc)

16
( 0 )t0
(0 c ) 0
( 0 )t0
0 c 00 c
2s

xs (t )
3T 2T T
0
T
2T
3T
t
s
s
2s
5

自然抽样信号及其傅里叶变换式
xs (t ) x(t ) s(t )
1 X s ( j ) X ( j ) s Sa(k s ) ( k s ) 2 2 k
2T
3T
t
以上有一组样本值:x(nT),经过它可以连接成许多不同的信
号。
一般地说,在没有任何附加条件或说明下,不可能指望一个信 号能够唯一地由一组等间隔样值来表征。
7
抽样定理说:
设信号x(t)是频域带限的,即|Ω|>Ωm ,X(jΩ)=0;以T为间隔, 对x(t)等间隔抽样的样本值:x(nT),当T≤π/Ωm时,就可用这些样本 值唯一的表征信号x(t) ;并且信号x(t)可以由这些样本值完全恢复出 来。 当T=π/Ωm时,称抽样间隔T为奈奎斯特间隔,fs=1/T称为奈奎 斯特频率: fs=Ωm/π=2fm。 下面,我们讨论理想抽样,在满足和不满足抽样定理时,信号 时域频域的情况。此时
14
第三章测试题 (1,2题各5分,其他每小题10分)
一、一实值连续时间信号x(t),基波周期T=8,已知其非0傅里叶系数:
A 2 A 1 1
A * j4 A 3 3
2 5 t ) 4 sin( t ) ,求出Ω1,并将其写成指数级数形式。 3 3
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